/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Размер весов
12,9 ГБ
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-3B-Instruct
Опубликована
3 окт 2024

Llama3.2-3B-Esper2

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Esper 2 — дообученная на Llama 3.2 3B Instruct модель для помощи с DevOps, облачной архитектурой и кодом.

39скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены21 янв 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2257

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2701

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0363

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3808

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,275

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,355

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Esper 2 — языковая модель Valiant Labs для задач DevOps, облачной архитектуры и программирования. Она дообучена на базе Meta Llama 3.2 3B Instruct и содержит 3,2 млрд параметров; для генерации текста использует архитектуру Llama и формат safetensors. Обучающие данные включают синтетические инструкции по DevOps и коду, а также примеры общего диалога.

Модель предназначена для ответов на вопросы и генерации кода и конфигураций для AWS, Azure, GCP, Terraform, Docker, CI/CD-пайплайнов и shell-скриптов. Она следует формату инструкций Llama 3.2 Instruct и поддерживает английский язык. Указанное окно контекста — 131 072 токена. Распространяется по лицензии Llama 3.2; перед использованием следует учитывать её условия.

Сценарии применения

  • генерация Terraform-конфигураций для AWS, Azure и GCP
  • создание и оптимизация Dockerfile
  • написание shell-скриптов для автоматизации DevOps
  • разработка и настройка CI/CD-пайплайнов
  • ответы на вопросы по облачной архитектуре и эксплуатации инфраструктуры
  • генерация и объяснение кода по инструкциям

Ограничения

Карточка описывает специализацию модели, но не приводит количественных результатов сравнительных оценок. Для применения нужно соблюдать лицензию Llama 3.2.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

image/jpeg

Esper 2 is a DevOps and cloud architecture code specialist built on Llama 3.2 3b.

  • Expertise-driven, an AI assistant focused on AWS, Azure, GCP, Terraform, Dockerfiles, pipelines, shell scripts and more!
  • Real world problem solving and high quality code instruct performance within the Llama 3.2 Instruct chat format
  • Finetuned on synthetic DevOps-instruct and code-instruct data generated with Llama 3.1 405b.
  • Overall chat performance supplemented with generalist chat data.

Try our code-instruct AI assistant Enigma!

Version

This is the 2024-10-03 release of Esper 2 for Llama 3.2 3b.

Esper 2 is also available for Llama 3.1 8b!

Esper 2 will be coming to more model sizes soon :)

Prompting Guide

Esper 2 uses the Llama 3.2 Instruct prompt format. The example script below can be used as a starting point for general chat:

import transformers
import torch

model_id = "ValiantLabs/Llama3.2-3B-Esper2"

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are an AI assistant."},
    {"role": "user", "content": "Hi, how do I optimize the size of a Docker image?"}
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=2048,
)

print(outputs[0]["generated_text"][-1])

The Model

Esper 2 is built on top of Llama 3.2 3b Instruct, improving performance through high quality DevOps, code, and chat data in Llama 3.2 Instruct prompt style.

Our current version of Esper 2 is trained on DevOps data from sequelbox/Titanium, supplemented by code-instruct data from sequelbox/Tachibana and general chat data from sequelbox/Supernova.

image/jpeg

Esper 2 is created by Valiant Labs.

Check out our HuggingFace page for Shining Valiant 2, Enigma, and our other Build Tools models for creators!

We care about open source. For everyone to use.

We encourage others to finetune further from our models.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
ad469d7

0 моделей